一次高原地区强降水过程的对流可分辨尺度集合预报评估

利用FNL(Final Reanalysis Data)、ERA5(ECMWF Reanalysis V5)再分析资料和GPM(Global Pre-cipitation Measurement)全球逐半小时降水数据,选取我国西南高原地区一次强降水过程,研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法BGM(Breeding Growth Mode)和LBGM法(Local Breeding Growth Mode)对复杂地形强降水的预报能力.基于对象诊断的MODE(Method for Object-Based Diagnostic Eval-uation)方法评估了模式对降水对象的位置、结构、强度的模拟能力,并与TS(Threat Score)等评分方法进行对比分析,综合评估模式预报性能,表明:(1)基于BGM和LBGM法生成初始扰动的集合预报系统BGM-EPS和LBGM-EPS,集合平均预报对24 h各个量级降水评分均优于控制预报,且暴雨的TS评分LBGM-EPS优于BGM-EPS;(2)整体上,WRF模式能够较好捕获降水对象,尤其是对于高原山地复杂地形的降水预报效果很好,LBGM-EPS在降水目标的整体相似度表现上优于BGM-EPS,且从扰动总能量随预报时间的演变中能看出LBGM较BGM扰动总能量更大,更能代表预报误差的增长,突出LBGM方法在对流尺度集合预报中表示强对流能力的优势;(3)与传统TS评分等检验方法相比,MODE法更能反映降水预报的空间位置信息,在卷积半径和降水阈值相同情况下,基于LBGM方法的集合平均预报识别降水对象的效果更佳.     

欧洲业务集合预报系统进展

由于大气初值与数值模式中物理过程存在不确定性等客观事实,集合预报无疑代表着数值天气预报未来前进与发展的方向,它标志着天气预报的预报范式转变,即用户不仅可以得到未来大气状态的单一现实,还可得到未来大气可能出现的一系列场景。文中扼要地梳理了欧洲全球业务集合预报与有限区域模式高分辨业务集合预报的研究动态与技术发展、基本问题及其未来最新发展方向,包括:1)欧洲中期天气预报中心的业务集合预报系统发展沿革及概况;2)欧洲国家主要业务高分辨率集合预报系统概况;3)当前业务集合预报存在的问题、挑战及未来前进的方向。文中除了关注欧洲中期天气预报中心的集合预报应用,还梳理了目前欧洲高分辨业务集合预报取得的成就,以引起有关研究人员的注意。总之,借鉴欧洲业务集合预报的发展思路,不仅有助于集合预报理论创新,还对发展集合预报业务有重要指导意义。     

对流尺度集合预报成员数对降水预报的影响北大核心CSCD

选取2022年川渝地区发生的16个强降水个例开展对流尺度集合预报批量试验,并通过对31组初值采用不同集合成员数时的降水集合预报技巧进行检验评估和综合分析。结果表明:集合成员的降水预报技巧总体上大致相当,因而采用不同成员数时预报技巧差异也不明显;表征降水总体分布特征的Talagrand分布和预报失误概率以及表征降水概率预报技巧的相对作用特征面积随着成员数的增加而逐渐改进,但当成员数达到一定数值后继续增大成员数对预报改进不明显。总体而言,对流尺度集合预报成员数设置为16~18最适宜。     

基于对流尺度集合模拟的长江中下游暖区对流过程的可预报性研究

弱天气尺度强迫背景下的暖区暴雨发生发展机制复杂且难以准确预报。为深入探讨长江中下游暖区对流过程的实际和内在可预报性,本文通过同化模式模拟的探空、雷达等仿真资料的集合资料同化,构建了基于WRF-EnSRF的对流尺度集合预报系统,针对2013年7月21日一次典型暖区对流过程进行了初值扰动集合试验。试验结果表明,不同成员降水预报的发生时间和落区存在两个有显著差异的分岔时段,其一在对流触发阶段,源于扰动风场与地形的相互作用;其二在发展阶段,源于初值扰动导致对流系统强度出现差异,对流强（弱）,冷池出流强（弱）,导致降水落区偏南（北）。进一步的可预报性定量分析可见,由于初值的扰动,在分岔时段,模式的实际可预报性受到严重限制,表现为集合成员降水场的差异和扰动的偏差能量均快速增大。同时,在减小扰动振幅的“等同孪生子”对比试验中,扰动偏差能量随时间变化的曲线在对流触发阶段表现出的非线性特征表明,内在可预报性在这一分岔时段也显著受限。由以上结果可进一步得出结论：由于初值扰动导致分岔时段模式的实际可预报性受限时,准确的初值可有效改进预报效果。而当系统受到由混沌非线性动力学所导致的内在可预报性限制时,改善初值...     

多物理过程对流可分辨集合预报中不同方案在四川盆地东部降水预报效果评估

利用四川盆地东部站点观测数据和对流可分辨集合预报系统模式数据,评估了该系统各成员及不同物理过程参数化方案在2017—2019年4—9月的降水预报效果。结果表明：概率匹配平均和集合平均相比于各个集合成员存在明显的预报优势。Kain-Fritsch（KF）和Betts-Miller-Janjic（BMJ）积云参数化方案的预报效果相对较好,Grell 3D ensemble（G3）方案在48 h 之后的临界成功指数（critical success index,CSI）评分偏低。Thompson和Morrison微物理参数化方案对小雨量级降水的预报效果较好,WRF Single-Moment 6-class（WSM6）方案对中雨量级降水的预报效果较好,三种方案对大雨和暴雨量级降水的预报效果相当。Mellor-Yamada-Janjic（MYJ）和Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino（MYNN）边界层方案的CSI评分相对较高,Yonsei University（YSU）方案在48 h之后的预报评分较低,但YSU方案多和G3方案搭配使用,其评分偏低主要受G3方案影响。各参数化方案均能把握四川盆地东部的降水分布特征,但对华蓥山、武陵山和大娄山的降水存在高估,对渝中至渝东北的降水存在低估。四川盆地东部的降水预报对积云参数化方案最为敏感。将一个成员的G3方案调整为KF方案后,降水预报评分显著提升,且集合离散度有所增加,概率预报技巧得到提高。     

基于对流尺度集合预报的飑线结构特征模拟与改善

对流尺度集合预报是研究飑线等强对流天气的新方向。当前对飑线系统结构的研究主要采用卫星和雷达资料结合高分辨率确定性预报的方法,而本文从集合预报技术的角度分析飑线结构特征。针对2014年7月30日中国江淮地区的一次强飑线过程,利用WRF模式开展了对流尺度集合预报试验,采用概率匹配平均法对集合预报结果进行综合处理,重点考察集合预报对飑线结构特征的模拟能力。结果表明:对流尺度集合预报能够模拟出飑线系统的基本结构特征。集合平均和概率匹配平均法相比控制预报而言,对飑线回波、热力场、动力场和微物理量场结构有明显的改善作用。同时模拟出了飑线系统近地面冷池和环境垂直风切变的相互作用,与RKW理论相一致。概率匹配平均法在回波强度上较集合平均更接近实况,应用于对流尺度集合预报研究极端天气事件具有指示意义。     

基于局地增长模培育法的对流可分辨尺度WRF模式对河南“21·7”特大暴雨的预报评估

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,选取河南“21·7”特大暴雨事件,采用局地增长模培育法(Local Breeding Growth Mode,LBGM)生成对流尺度集合预报系统,在此基础上对24 h累积降水量进行SAL(Structure,Amplitude and Location)检验,结合预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分等评分结果进行对比分析,综合评估集合预报成员的预报效果,表明:1)基于局地增长模培育法生成初始扰动的集合预报系统成员对于强降水预报有一定优势,在降水强度和位置的预报上与实况较接近;2)经检验,成员e003的TS和ETS评分在20日00时—21日00时(北京时,下同)和21日08时—22日08时两个强降水时段内表现最佳,并在SAL检验中对应较好的降雨强度A和雨区位置L,而成员e008暴雨TS、ETS评分最低,对应SAL检验中具有一定的位置偏差,即TS、ETS评分和SAL检验之间存在相关性,将二者有机结合,可以为业务工作中定量评估模式降水预报效果提供参考;3)通过对比整体评分表现较好的成员e003和较差的成员e008,两者预报的位势高度场与ERA5(ECMWF reanalysis v5,ERA5)再分析资料之间的差值,可以验证降水预报误差主要源于对低涡系统的预报偏差,同时预报评分较好的成员其位势高度偏差较小,综合评估效果更佳。     

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验北大核心CSCD

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。     

基于集合匹配尺度的邻域集合概率法及其在梅雨锋暴雨预报中的适用性

概率预报是由集合预报衍生、包含不确定性信息的客观产品,对业务决策服务有重要的参考价值。传统的邻域集合概率法中,邻域半径固定不变,不符合实际天气过程中牵涉甚广的尺度谱。为此引入基于集合匹配尺度的邻域集合概率法(Neighborhood Ensemble Probability based on Ensemble Agreement Scale,EAS_NEP),并在中国南方典型的梅雨锋暴雨中开展准确性和预报技巧的定量检验评估,以期验证该方法在此类过程中的适用性,并促进其在实际业务中的推广使用。联合扰动初始场、侧边界和物理过程所得到的集合预报能较好地表征实际的预报不确定性,进一步在此基础上比较了格点概率法、不同半径的邻域集合概率法以及EAS_NEP的优劣。试验结果表明,EAS_NEP能根据集合成员间的一致性程度,自适应地调整邻域半径,其在集中型降水中所确定的邻域半径通常大于分散型降水。动态调整的邻域半径既避免了半径过大时的过度平滑与关键信息丢失,又消除了半径较小所带来的奇异点,其空间分布呈阶梯型,空间连续性更优。此外,BS(布莱尔评分)、FSS(分数技巧评分)和ROC曲线(相对作用特征曲线)等定量评估结果也体现出EAS_NEP相比传统方法正的预报技巧,尤其是在分散型降水和高阈值检验时优势更明显。以上结果表明,EAS_NEP在梅雨锋暴雨的预报中具有较好的应用前景,运用在业务中能有效提升概率预报质量。      

基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。      

基于GRAPES_3 km模式输出的风雹概率预报技术研究

基于我国自主研发的GRAPES_3 km高分辨率模式预报数据,通过计算逐时最大上升螺旋度(updraft helicity,UH)产品,发展了不同预报时效时段内超过指定阈值的UH格点概率预报技术.由于UH能够表征对流风暴的上升运动和中低层旋转强度,因此通过UH格点概率预报产品得到了综合表征对流性大风或冰雹(简称风雹)的...     

中国龙卷的时空分布特征

为研究登陆台风引发的龙卷过程特点,从而提高对其监测、潜势预报预警能力,通过2018年8月18日安徽灵璧龙卷的现场灾情调查,并利用地面加密自动站、欧洲再分析资料（ERA5）,结合蚌埠多普勒天气雷达和阜阳S波段双偏振雷达资料,分析了龙卷发生时的气象要素、大气环流、关键物理量及雷达回波特征。结果表明：此次龙卷发生时伴随有气压陡降陡升、气温剧烈下降、大风和短时强降水等,强度为EF0级,位于台风“温比亚”中心东北象限,具有对流有效位能（CAPE）和风暴水平相对螺旋度（SRH）的最佳配置,0—1 km SRH最大值为149 m²·s^-2,当垂直螺旋度（H_3l）增大时,龙卷发生。两部雷达均能探测到超级单体的钩状回波,中心反射率达60 dBz左右,存在有界弱回波、回波悬垂。当中气旋的形状由椭圆形向圆形转变、龙卷涡旋特征（TVS）的低层径向速度差迅速增大时,灵璧发生龙卷灾害。另外,双偏振雷达可探测165 km处超级单体的钩状回波,对龙卷的探测范围更广,并能识别出更明显的正负速度对和龙卷碎片特征（TDS）,对龙卷有更强的探测能力。

     

夏季安徽槽前形势下龙卷和非龙卷型强对流天气的环境条件对比研究

利用NCEP再分析资料,对安徽省夏季高空槽前形势下两类强对流天气各5次个例的环流特征、热力和动力条件进行了对比分析。结果表明：以大风、短时强降水天气为主的非龙卷类表现为高空的低槽比较深厚,而龙卷的产生多是由于较浅的短波槽引起的,并且低层有西南急流存在,导致较强的垂直风切变。通过比较热力和动力物理量平均场的分布特征发现：在槽前形势下水汽条件都比较好,夏季整层大气可降水量平均在55mm以上,但出现龙卷时中低层的垂直风切变非常强,龙卷类0-1km垂直风切变大约是非龙卷类的3倍。由于存在较强的垂直风切变,龙卷类低层的风暴相对螺旋度也强于非龙卷类。从动力和热力条件综合来看,出现龙卷时的对流有效位能并不是很大,但能量螺旋度很大,即风暴相对螺旋度上差异更加明显。因此在预报槽前类龙卷天气时,应重点关注环境风场的垂直切变和风暴相对螺旋度。     

2011年6月16日汕头龙卷天气过程分析

利用常规观测资料以及雷达资料、地面加密自动站资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对2011 年6 月16 日广东汕头龙卷天气的环境场特征及其与地面中小尺度系统的关系进行了分析,并对龙卷成因作了天气动力学探讨。结果表明:此次龙卷天气发生在极其有利的环境场中,其发生地区对流层中低层存在高能中心、强垂直风切变、强风速区(中层),此外中低层强的正水平螺旋度、深厚正涡度区、低层强辐合与高层强辐散配置也为龙卷发生提供了有利的环境条件;龙卷发生是天气尺度、中尺度和对流风暴尺度系统相互作用的结果;在丰富的涡源环境中,雷暴单体上的强回波强度梯度表明雷暴云团中存在强垂直运动梯度,而强垂直运动梯度是导致地面风场气旋性旋转迅速增强而产生龙卷天气的重要原因。     

美国强天气过程预报进展

介绍了美国近20多年在强天气过程预报方面所取得的进展,并列举了若干有关龙卷风、雷暴大风和冰雹等的预报方法。     

螺旋度应用研究综述

螺旋度是一个描述环境风场气流沿运动方向旋转和运动强弱的物理参数,它反映了大气的运动场特征,能够很好地描述大气运动的性质和特点。文中介绍了螺旋度的理论研究动态和主要应用结果,从螺旋度诊断天气系统领域的拓展,螺旋度自身理论的不断完善以及螺旋度在应用研究中存在的不足等方面进行分析,指出螺旋度是天气预报以及与暴雨有关研究工作的最好工具之一,同时对螺旋度应用的研究前景作了展望。     

河北张家口一次超级单体龙卷雷达回波特征分析

利用ERA5 再分析资料、雷达资料以及北京VDRAS资料,对2021年7月1日发生在张家口的一次与超级单体伴随的龙卷天气特征进行分析。结果表明：①此次龙卷天气发生在高空冷涡的东南象限、低空切变线前侧暖区及地面辐合线附近。②雷达资料分析显示在超级单体的南侧产生了此次龙卷,龙卷过程中超过50 dBz的高度在6 km以下,强核中心在3 km以下,为低质心的对流系统,反演的风场上在低层1 km高度存在闭合的气旋性环流。③北京VDRAS资料分析表明低层强辐合与高层强辐散配置、中低层强的正风暴相对螺旋度为龙卷发生提供了有利的环境条件;垂直速度分布显示龙卷生成地存在强上升运动,其两侧均存在下沉运动;扰动温度的垂直分布表明4 km以下存在负中心,4 km以上存在正中心。     

垂直能量螺旋度在双流机场雷暴预报中的应用

文章引入垂直能量螺旋度指数的概念,并利用NCEP 1°×1°再分析资料,将其应用于双流机场2011年5月8—9日出现的雷暴天气过程,并对2009—2012年双流机场出现的32次雷暴天气过程进行统计,验证垂直能量螺旋度指数的有效性及普适性。结果表明,该指数综合反映了对流天气发生时的热力效应和动力效应,有明确的物理意义,是诊断和预报强对流天气的有效指数;垂直能量螺旋度对预报双流机场未来3h以内的雷暴天气有一定的指示意义,雷暴天气一般出现在垂直能量螺旋度大于0.62×10-5J·m·kg-1·s-2的条件下。     

一次高原强降水过程的对流尺度集合预报试验及诊断分析

选取我国西南高原地区2014年5月9—10日一次致灾性强降水过程,利用GPM(Global Precipitation Measurement)卫星全球逐半小时降水实况数据和ERA5(ECMWF Reanalysis v5)等再分析资料,进行集合预报模拟、评估及机理分析。结果表明:(1)WRF模式较好地再现了此次高原强降水过程,基于BGM(Breeding Growth Mode)和LBGM(Local Breeding Growth Mode)初始扰动方法生成的集合平均预报对于此次高原强降水过程预报效果优于控制预报,且LBGM评估结果更优;(2)湿位涡的正压项MPV1和斜压项MPV2对强降水均有一定的指示意义,850 hPa MPV1负值区和MPV2正值区与降水雨带的落区、强度发展演变有较好的对应关系;(3)LBGM方案对于降水强度的改善优于BGM方案,原因之一在于LBGM方案对水汽通量散度和涡度的模拟更合理。     

新型局地增长模培育法对两次飑线个例的对流尺度集合预报试验

利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果.通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育...